要約
ドライバーの視線は、ドライバーの注意力の検出、視覚的な注意散漫の検出、視線行動の理解、ドライバー支援システムの構築など、さまざまな視線ベースのアプリケーションで重要な役割を果たします。
この研究の主な目的は、ドライバーの視線の基礎、ドライバーの視線を推定する方法、および現実世界の運転シナリオでの応用について包括的にまとめることです。
まず、ヘッドマウントおよびリモート設定ベースの視線推定と、これらの各データ収集方法で使用される用語を含む、ドライバーの視線に関連する基礎について説明します。
次に、既存のベンチマーク ドライバーの視線データセットをリストし、そのようなデータ収集に使用される収集方法と機器を強調します。
続いて、ドライバーの視線推定に使用されるアルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムには、主に従来の機械学習と深層学習ベースの技術が含まれます。
推定されたドライバーの視線は、交差点、入口ランプ、出口ランプ、車線変更時の視線動作を理解し、路側広告構造物の効果を判断するために使用されます。
最後に、既存の文献の限界、課題、ドライバーの視線推定と視線ベースのアプリケーションの将来の範囲について説明しました。
要約(オリジナル)
Driver gaze plays an important role in different gaze-based applications such as driver attentiveness detection, visual distraction detection, gaze behavior understanding, and building driver assistance system. The main objective of this study is to perform a comprehensive summary of driver gaze fundamentals, methods to estimate driver gaze, and it’s applications in real world driving scenarios. We first discuss the fundamentals related to driver gaze, involving head-mounted and remote setup based gaze estimation and the terminologies used for each of these data collection methods. Next, we list out the existing benchmark driver gaze datasets, highlighting the collection methodology and the equipment used for such data collection. This is followed by a discussion of the algorithms used for driver gaze estimation, which primarily involves traditional machine learning and deep learning based techniques. The estimated driver gaze is then used for understanding gaze behavior while maneuvering through intersections, on-ramps, off-ramps, lane changing, and determining the effect of roadside advertising structures. Finally, we have discussed the limitations in the existing literature, challenges, and the future scope in driver gaze estimation and gaze-based applications.
arxiv情報
| 著者 | Pavan Kumar Sharma,Pranamesh Chakraborty |
| 発行日 | 2024-02-21 18:28:30+00:00 |
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